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基于CTBN的移动对象不确定轨迹预测算法
被引量：
9
1
作者
乔少杰
彭京
+2 位作者
李天瑞
朱焱
刘良旭
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期759-763,共5页
为了高效准确地预测移动对象动态运动轨迹,提出了一种基于轨迹时间连续贝叶斯网络(CTBN)的不确定性轨迹预测算法,充分考虑了移动速度和方向对移动对象动态运动行为的影响,包含3个主要步骤:热点区域挖掘将轨迹数据集划分为不同的热点聚簇...
为了高效准确地预测移动对象动态运动轨迹,提出了一种基于轨迹时间连续贝叶斯网络(CTBN)的不确定性轨迹预测算法,充分考虑了移动速度和方向对移动对象动态运动行为的影响,包含3个主要步骤:热点区域挖掘将轨迹数据集划分为不同的热点聚簇;轨迹时间连续贝叶斯网络的构建,其由3个变量(街区号、移动速度、移动方向)构成的状态组合;利用该网络预测移动对象动态运动行为计算可能运动轨迹。不同数据集上的实验结果表明该算法的预测精度优于朴素预测算法,并证明了热点区域挖掘的作用在于能够在保证较高预测准确性的前提下提高预测时间性能近60%。
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关键词
热点区域
移动对象数据库
轨迹时间连续贝叶斯网络
轨迹
预测
不确定性
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题名
基于CTBN的移动对象不确定轨迹预测算法
被引量：
9
1
作者
乔少杰
彭京
李天瑞
朱焱
刘良旭
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
成都市公安科学技术研究所
宁波工程学院电子与信息工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期759-763,共5页
基金
国家自然科学基金(61100045
61165013)
+5 种基金
中国博士后科学基金特别资助项目(201104697)
教育部人文社会科学研究青年基金(10YJCZH117)
高等学校博士学科点专项科研基金(20110184120008)
中国博士后科学基金(20090461346)
中央高校基本科研业务费专项资金专题研究项目(SWJTU11ZT08)
四川省科技支撑计划(09ZC0516)
文摘
为了高效准确地预测移动对象动态运动轨迹,提出了一种基于轨迹时间连续贝叶斯网络(CTBN)的不确定性轨迹预测算法,充分考虑了移动速度和方向对移动对象动态运动行为的影响,包含3个主要步骤:热点区域挖掘将轨迹数据集划分为不同的热点聚簇;轨迹时间连续贝叶斯网络的构建,其由3个变量(街区号、移动速度、移动方向)构成的状态组合;利用该网络预测移动对象动态运动行为计算可能运动轨迹。不同数据集上的实验结果表明该算法的预测精度优于朴素预测算法,并证明了热点区域挖掘的作用在于能够在保证较高预测准确性的前提下提高预测时间性能近60%。
关键词
热点区域
移动对象数据库
轨迹时间连续贝叶斯网络
轨迹
预测
不确定性
Keywords
hotspot region
moving objects databases
trajectory continuous time Bayesian networks
trajectory prediction
uncertainty
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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1
基于CTBN的移动对象不确定轨迹预测算法
乔少杰
彭京
李天瑞
朱焱
刘良旭
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
9
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